首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

是否有用于计算个体内Gamma相关性的R包?

是的,有用于计算个体内Gamma相关性的R包。Gamma相关性是一种用于衡量两个变量之间关联程度的统计指标,常用于分析计量数据的相关性。在R语言中,可以使用psych包中的gamma.cor()函数来计算个体内Gamma相关性。

gamma.cor()函数的参数包括数据框或矩阵对象,用于计算相关性的变量列,以及其他可选参数。该函数会返回一个相关矩阵,其中包含了各个变量之间的Gamma相关系数。

使用个体内Gamma相关性可以帮助我们了解变量之间的关联程度,从而更好地进行数据分析和建模。例如,在医学研究中,可以使用个体内Gamma相关性来分析药物对患者的疗效影响,或者在心理学研究中,可以使用个体内Gamma相关性来分析心理测量指标的一致性。

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户快速搭建和部署云计算环境,提供高可用性和可扩展性的计算资源。具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

oncoPredict:一用于预测体内或癌症患者药物反应和细胞系筛查数据生物标志物R

Portal (CTRP) 目前主要是CTRP v2,官网是:http://portals.broadinstitute.org/ctrp.v2.1/ 481 化合物 X 860 细胞系 与拷贝数和基因表达数据相关性...,805种细胞系以及 198种化合物 如果是看v1版本,987种 和 367种化合物 官网是:https://www.cancerrxgene.org/ 我们这里直接使用RoncoPredict整理好这两个数据库...GDSC2_Res <- exp(GDSC2_Res) 然后就可以参照前面我们介绍基于CellMiner数据库基因表达与药敏分析,进行探索基因表达与药物敏感之间相关性了。...我们这里重点介绍oncoPredict药物预测。 首先,我们需要有一自己表达数据。...,这些数据交给R oncoPredict种calcPhenotype函数就可以了,超级简单!

2K40
  • 药物优化算法-PriorCD

    计算AUROC来衡量该方法性能。...m <- drsim(r, fdr, top = 0.5) #r(即drug.r)为输入药物与药物相关性矩阵 #fdr(即drug.fdr)为药物与药物相关性显著性值(p值或fdr)输入矩阵 #...这是一相关性阈值,top=0.005(默认值)表示每行药物top 0.005被认为具有很强相似性。 #r.thres度量药物相似度值。...这是一相关性阈值,r.thres=0.7(默认值)表示当r大于0.7时,药物之间相似性很强。 #p.thres测量药物相似度显著性水平值。...小编总结: 当我们进行某癌型研究时候,除了基于该癌型一些分型、标志物识别等方面的研究,也可以通过这个R加入一些药物方面的结论,这将给你工作加分不少,当然这个R还是主要用于药物重置(老药新用)

    48142

    时间序列R语言实现

    R中用简单指数平滑做预测,我们可以用HoltWinters()方法,使用时需要设置两参数beta=FALSE和gamma=FALSE。...说明:HoltWinters类似的参数,alpha,beta,gamma,这三参数跟上面讲到简单指数平滑取值范围一样在0-1之间。...用Rforecastforecast.HoltWinters()方法可以来做这个预测。首先安装forecast。安装方法很简单就不说了。安装完成后加载forecast。 ?...要查看预测误差是否不变方差,可以被预测误差结果做一时序图: ? ?...下面对预测结果做检验,看预测模型是否需要改进。同样方法计算相关性和做Ljung-Box检验。过程及结果如下: ? ? 样本预测误差自相关结果,在1-20滞后期中,没有超出意义界限。

    3.2K90

    使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析

    为了估计可以使用加性模型描述非季节性时间序列趋势分量,通常使用平滑方法,例如计算时间序列简单移动平均值。 “TTR”RSMA()函数可用于使用简单移动平均值来平滑时间序列数据。...要使用forecast.HoltWinters()函数,我们首先需要安装“预测”R(有关如何安装R说明,请参阅如何安装R)。...为了弄清楚是否是这种情况,我们可以获得滞后1-20样本内预测误差相关图。我们可以使用R“acf()”函数计算预测误差相关图。...为了测试是否存在滞后1-20非零相关性重要证据,我们可以进行Ljung-Box测试。这可以使用“Box.test()”函数在R中完成。...如果你必须将时间序列d次除以获得一固定序列,那么你ARIMA(p,d,q)模型,其中d是差分使用顺序。 你可以使用R“diff()”函数来区分时间序列。

    5K61

    用户增长 - BGNBD概率模型预测用户生命周期LTV(二)

    2.1.7 客户交易预测 2.1.8 客户概率历史 2.1.9 gamma-gamma模型估算客户终生价值 2.1.10 模型相关性 2.1.10 gamma-gamma模型训练 2.1.11 使用DCF...该模型几个假设前提: (1)【交易假设】用户在活跃状态下,一用户在时间段t内完成交易数量服从均值为λt泊松分布。 在一年中每个月,客户都以抛硬币方式来决定是否购买。...2.1.9 gamma-gamma模型估算客户终生价值 该模型重要前提:购买频次和购买金额无相关性。...模型叫做Gamma-Gamma子模型,它依赖于一重要假设。...实际上,Gamma-Gamma子模型假设货币价值和购买频率之间没有关系。 在实践中,我们需要检查两向量之间Pearson相关性是否接近于0,才能使用这个模型。

    1.3K21

    颅内EEG记录揭示人类DMN网络电生理基础

    在这些部位,电极通常不会植入接受顽固性癫痫手术患者体内。另一限制是作者用来划分大脑网络7网络图谱可能过于粗糙。...例如,对于DMN内分析,作者计算了PCC/楔前和海马电极之间相位同步,但没有计算PCC/楔前或海马体内电极之间相位同步。评估了跨网络所有电极对之间跨网络相位同步。...作者使用相位锁定值(PLV)来计算时间序列之间相位同步。首先使用基于希尔伯特变换分析信号方法计算了两信号瞬时相位。在作者分析中,MATLAB 函数“希尔伯特”用于计算希尔伯特变换。...4.5 高gamma波段幅值波动相关性分析作者研究了DMN内相互作用是否在高gamma波段(80-160 Hz)幅度波动中显示出特征。...4.7 统计分析使用混合效应分析对网络内和跨网络交互进行,该软件包在R软件(版本4.0.2,R统计计算基础)中实现。混合效应模型现在是iEEG研究推荐程序。

    36720

    机器学习| 一简单入门实例-员工离职预测

    ggplot2是使用R进行数据可视化重要工具。...然后通过堆砌条形图对参与项目数、五年内是否升职、收入水平、是否工作差错以及岗位与离职关系进行探索分析。堆砌条形图通过几何函数geom_bar()获得。...其中rpartrpart()函数可用于构造决策树,函数中第一参数是指用数据集中其他所有剩余变量构建一用来预测left这个因变量决策树模型,点即代表剩余所有变量,模型变种可以通过修改公式中自变量和因变量来实现...data这个参数是指给出用于建立决策树所使用训练样本。rpart.plotprp()函数可用于画出最终决策树,prp()函数很多可供选择参数(详见?...2.模型建立 首先在R中安装和加载e1071,然后利用e1071svm( )函数,通过给定自变量与因变量,同时给出训练数据,并将参数type值设置为”C”以表示进行分类,由此建立起可用于处理二分类问题支持向量机模型

    3K30

    GeroScience:tACS可改善主诉健忘老年人记忆能力

    无创脑刺激(NIBS)技术已经被用于改善健康个体情景记忆,虽然许多研究调查了NIBS对AD和MCI影响,但只有一项研究调查了tDCS改善SMC受试者情景记忆。...计算了以下6频段光谱密度eLORETA功能图像:delta(0.5-4Hz)、theta(4.5-8Hz)、alpha(8-13Hz)、(13-30Hz)和gamma(30-40Hz)。...2.4.4 相关分析 评估eLORETA结果(即CSD)与RAVLT得分(最后获取、遗忘率、延迟回忆和追溯性干扰),计算了两者之间相关性。基于eLORETA研究,本研究采用CSD对数。...3.3.2 CSD与RAVLT评分相关性分析 eLORETA回归分析得出了theta、alpha、beta和gamma频带与RAVLT分数之间5显著相关性。...Gamma tACS用于改善阿尔茨海默病患者情景记忆,楔前叶gamma tACS增加了后区gamma频率活动,改善了这些患者事件记忆表现。

    43310

    为什么要停止过度使用置换重要性来寻找特征

    数据分析师通常为了某些任务需要计算特征重要度。特征重要度可以帮助使用者了解数据中是否存在偏差或者模型中是否存在缺陷。并且特征重要度可用于理解底层流程和做出业务决策。...模型最重要特性可能会给我们进一步特征工程提供灵感。 目前计算特征重要性方法很多种。...对于每个特征,生成了一权重,它是从具有指定gamma和scale参数(gamma=1,scale=1)gamma分布中采样。选择Gamma分布是因为它看起来非常类似于典型特征重要性分布。...图3 部分特征数据集R2相关矩阵 我们可以看到这些特征之间高度相关(平均绝对相关约为0.96)。相关统计: ? 图4 特征数据集相关性统计。...还展示了,尽管重新学习方法被认为是希望,但是它们表现比置换重要性更差,并且需要更多时间来运行。

    1.8K20

    DEAP:使用生理信号进行情绪分析数据库(三、实验分析与结论)

    提供了对实验过程中参与者评分广泛分析。脑电信号频率和参与者评分之间相关性进行了调查。提出了使用脑电图,周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒,效价和喜欢/不喜欢等级进行单次试验方法和结果。...表4 与量表相关性显著电极(*=p < .01, **=p < .001)。还显示了主相关系数(¯R)、最负相关系数(R−)和最正相关系数(R +)平均值。 ?...从表中可以看出,在获得9f1分数中,8明显好于class ratio baseline。唯一例外是使用脑电图信号进行喜好分类(p = 0.068)。...根据一独立单样本t测试,星形显示受试者f1分数分布是否显著高于0.5(∗∗= p < .01,∗= p < .05)。...最后,这些结果决策融合产生了性能适度提高,表明至少与模式一定互补性。 文章来源于网络,仅用于学术交流,不用于商业行为,若有侵权及疑问,请后台留言!

    2.6K20

    强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN

    注意到DQN(NIPS 2013)里面,我们使用目标Q值计算方式:$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j\; is \;true}\\ R_j + \gamma\max...这样两者循环依赖,迭代起来两者相关性就太强了。不利于算法收敛。     因此,一改进版DQN: Nature DQN尝试用两Q网络来减少目标Q值计算和要更新Q网络参数之间依赖关系。...Nature DQN建模     Nature DQN使用了两Q网络,一当前Q网络$Q$用来选择动作,更新模型参数,另一目标Q网络$Q'$用于计算目标Q值。...,,,m$,计算当前目标Q值$y_j$:$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j\; is \;true}\\ R_j + \gamma\max_{a'}Q'(\phi(...Nature DQN总结     Nature DQN对DQN NIPS 2013做了相关性方面的改进,这个改进虽然不错,但是仍然没有解决DQN 很多问题,比如:     1) 目标Q值计算是否准确

    1.2K10

    Neuron:发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上编码

    对于一组音位对和一给定电极,根据与每个音位对齐数据创建了两high-gamma活动分布。使用非参数统计假设检验(Wilcox秩和检验)来评估这些分布是否不同中位数(p<0.001)。...混合效应模型使用Rlme4进行拟合。 ? 图6.发音器官运动轨迹神经表征 (A)下门牙不同程度预期发音器官发音示例。...使用留一法(leave-one-out)交叉验证,测试参与者推断轨迹与真实基线EMA平均相关性r为0.68±0.11。...结果发现,在推断和实际运动轨迹数据之间,音位重心之间音位聚类和相对距离在很大程度上得到了保留(图1C)(辅音相关性r = 0.97,元音相关性r = 0.97;p <0.001)。...我们检查其他皮质区域之前都被证明参与语音处理不同方面--声学信号和语音加工(颞上回[STG]和颞中回[MTG])。因此,预计这些区域皮质活动与产生运动轨迹一定相关性

    1.3K20

    ICCV 2023 | 基于模型深度视频压缩

    这反而说明将视频INR应用于视频压缩任务进一步发展潜力。因此,在本文中,作者进一步提高了视频INR在空间上下文增强和时间相关性捕获中序列建模能力。...为了解决这一问题,本文引入了用于短期时间相关性场景光流约束机制(SFCM)和用于长期时间相关性时间对比损失(TCL)。这些机制不会增加网络参数,并且非常适合MVC任务。...网络 \mathcal{G}_{\theta_r} 包含了五相同上采样结构,每个结构设计了不同上采样因子。...由于时间上相邻帧比那些遥远帧具有更高相关性,因此假设 \mathbb{h}_t 和 \mathrm{H}_t^p 之间相似性应该遵循时间距离先验高斯分布,而特征向量相似性通过余弦相似性计算...评价使用数据集,分别是来自HEVC ClassE720P视频,来自IEEE1857标准下1080P监控视频,以及其他论文中使用1080P监控视频。

    1.1K40

    Hands on Reinforcement Learning 07 Deep Q Network

    7.3.1 经验回放 在在一般监督学习中,假设训练数据是独立同分布,我们每次训练神经网络时候从训练数据中随机采样一或若干个数据来进行梯度下降,随着学习不断进行,每一训练数据会被使用多次。...非独立同分布数据对训练神经网络很大影响,会使神经网络拟合到最近训练数据上。采用经验回放可以打破样本之间相关性,让其满足独立假设。...原来训练网络 Q_\omega(s,a) ,用于计算原来损失函数 \dfrac{1}{2}\bigg[Q_\omega(s,a) - \Big(r + \gamma\underset{a'}{\max...目标网络 Q_{\omega^{-}}(s,a) ,用于计算原先损失函数 \dfrac{1}{2}\bigg[Q_\omega(s,a) - \Big(r + \gamma\underset{a'}{\...若 R 中数据足够,从 R 中采样 N 个数据 \Big\{(s_1,a_i,r_i,s_{i+1})\Big\}_{i=1,\dots,N} 对每个数据,用目标网络计算 y_i=r_i+\gamma\

    68120

    强化学习(十)Double DQN (DDQN)

    在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN算法流程,它通过使用两相同神经网络,以解决数据样本和网络训练之前相关性。...但是还是其他值得优化点,文本就关注于Nature DQN改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN)。     ...比如对于Nature DQN,虽然用了两Q网络并使用目标Q网络计算Q值,其第j样本目标Q值计算还是贪婪法得到计算入下式:$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j...用$\epsilon-$贪婪法在当前Q值输出中选择对应动作$A$       c) 在状态$S$执行当前动作$A$,得到新状态$S'$对应特征向量$\phi(S')和奖励$R$,是否终止状态is_end...,,,m$,计算当前目标Q值$y_j$:$$y_j= \begin{cases} R_j& {is\_end_j\; is \;true}\\ R_j + \gamma Q'(\phi(S'_j),\arg

    3K20

    应用:交叉销售算法

    可以形成如下特征矩阵: 这边相关常见度量方式以下几种: a.距离衡量 包括浏览、点击、搜索等等各种行为欧式、马氏、闵式、切比雪夫距离、汉明距离计算 b.相似度衡量 包括余弦相似度、杰卡德相似度衡量...c.复杂衡量 包括相关性衡量,熵值衡量,互信息量衡量,相关距离衡量 2.商品行为信息 探求商品及其对应行为信息笛卡尔积映射关系,得到一商品+用户行为魔方 商品集合:{商品A、商品B、...通过商品集合商品属性集合用户行为集合,形成高维商品信息魔方,再通过探查算法,筛选优秀表现特征,这里推荐pca,randomforestimportance,lasso变量压缩,相关性压缩,逐步回归压缩等方法...,根据数据属性特点可适当选取方法 最后,我们会得到如下一待选特征组: 3.商品购买周期 针对每一件商品,都是它自身生命周期,比如,在三月内买过冰箱用户,95%以上用户是不会选择二次购买...除此之外,考虑在过渡时间点,用户需求变化情况,是否可以提前触发需求;这边利用,艾宾浩斯遗忘曲线和因子衰减规律拟合: 艾宾浩斯曲线.png 衰减因子.png 确定lamda和b,计算每个用户对应每个类目

    1K10

    R语言与点估计学习笔记(EM算法与Bootstrap法)

    众所周知,R语言是不错统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计内容。...许多估计方法与估计理论,具体内容可以参见lehmann《点估计理论》(推荐第一版,第二版直接从UMVU估计开始) 一、矩估计 对于随机变量来说,矩是其最广泛,最常用数字特征,...虽然R中基本中没有现成求各阶矩函数,但是对于给出样本,R可以求出其平均值(函数:mean),方差(var),标准差(sd),在fBasics中还提供了计算偏度函数skewness(),以及计算峰度...+1)…gamma(x100+1)) 这里涉及到就是一似然函数选择问题:是直接使用似然函数还是使用对数似然函数,为了说明这个问题,我们可以看这样一段R程序: > x<-rpois...(100,2) > sum(x) [1] 215 > ga(x)#这是一求解gamma(x1+1)…gamma(x100+1)函数,用gamma函数求阶乘是为了提高计算效率(源代码见附1) [1]

    2.5K100
    领券